<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>手で動かすAI on araisun.com</title><link>https://araisun.com/tags/%E6%89%8B%E3%81%A7%E5%8B%95%E3%81%8B%E3%81%99ai/</link><description>Recent content in 手で動かすAI on araisun.com</description><image><title>araisun.com</title><url>https://araisun.com/fishing-english-at-miyuki-beach/eyecatch.png</url><link>https://araisun.com/fishing-english-at-miyuki-beach/eyecatch.png</link></image><generator>Hugo</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2026 12:47:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://araisun.com/tags/%E6%89%8B%E3%81%A7%E5%8B%95%E3%81%8B%E3%81%99ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ニューロン1個は何をしているのか ── 重みで混ぜて、境界線を1本引く</title><link>https://araisun.com/one-neuron/</link><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 12:47:00 +0900</pubDate><guid>https://araisun.com/one-neuron/</guid><description>連載『手で動かすAI』第1回。いまのAIの最小部品ニューロンを1個だけ取り出して中身を見ます。入力に重みをかけて足し、活性化で発火するかどうかを決めるだけ。入力が2つならニューロン1個は平面に境界線を1本引く係で、前回と同じ勾配降下でその線をひとりでに正しい位置へ運びます。2グループを分ける体験デモと実際のコードつき。この1個を積み重ねればニューラルネットワーク、そして大規模言語モデルになる、という道筋まで示します。</description></item><item><title>AIは結局どうやって学んでいるのか ── つまみを回して誤差を減らすだけ</title><link>https://araisun.com/how-ai-learns/</link><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 10:09:00 +0900</pubDate><guid>https://araisun.com/how-ai-learns/</guid><description>ディープラーニングという言葉に距離を置いてしまった人へ。AIが「学習する」とは、正解に近づくようモデルのつまみ（パラメータ）を少しずつ回して誤差を減らしているだけ、という一点をゼロから。散らばった点に直線を当てはめ、手でも自動でも誤差が縮む様子を触れるデモで確かめます。勾配降下・ニューラルネットワーク・大規模言語モデルまで、すべてこの「つまみ回し」の変奏だと見通す、連載『手で動かすAI』の第0回。</description></item></channel></rss>